Выбор параметрических рядов — Черчение

Создание — параметрический ряд — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Cтраница 1

Создание параметрических рядов, внутрисемействен-ная унификация и другие конструкторские мероприятия по унификации и стандартизации приводят к повышению объема выпуска однотипных изделий, сборочных единиц, деталей. Известно, что одним и тем же условиям эксплуатации равноценно могут соответствовать изделия с различными кинематическими схемами, резко отличающимися по трудоемкости и длительности всех стадий технической подготовки производства, а также материалоемкости и трудоемкости изготовления самого изделия.
 [1]

Создание параметрических рядов обеспечивает рациональное применение оборудования с наименьшим количеством типоразмеров машин при широком поле параметров.
 [2]

Создание параметрического ряда этих насосов позволило при разработке широко унифицировать детали.
 [4]

Порядок создания параметрических рядов подобен для различного оборудования. Рассмотрим его на примере ЭЦН.
 [5]

Работы в этой области охватывают создание типоразмерных и параметрических рядов изделий, комплектующих узлов и деталей, установление их рациональной номенклатуры и обеспечивают сокращение сроков и затрат на создание, производство и эксплуатацию машин и оборудования.
 [6]

Ферритовые СВЧ материалы разрабатываются по принципу создания параметрических рядов. Этим достигается сокращение номенклатуры марок при создании СВЧ приборов различного функционального назначения, работающих в различных диапазонах частот.
 [8]

Существенную роль в дальнейшем развитии специализации электронного производства играет создание типовых параметрических рядов важнейших изделий электронной техники, разработка базовых прогрессивных конструкций и комплексная стандартизация.
 [9]

Задача сокращения номенклатуры объектов производства ( типажа) решается созданием параметрических рядов машин с рационально выбранными интервалами между каждыми двумя из них. Параметрическими рядами называют ряды машин одинакового назначения с регламентируемыми конструкцией, показателями и градациями показателей.
 [10]

Таким образом, сокращение типов, видов и типоразмеров изделий решается созданием параметрических рядов или стандартов на основной параметр изделия. Например, номинальные мощности электродвигателей и генераторов по ГОСТ 7830 — 68, ГОСТ 8585 — 68, ГОСТ 8586 — 68 и установлены по ряду R 10 предпочтительных чисел.
 [11]

Широкое использование ПК на всех уровнях организационного управления ставит вопрос о создании единого параметрического ряда деловых автоматизированных рабочих мест, в которых ПЭВМ и пользователь связаны в комплексный автоматизированный управленческий модуль.
 [12]

Стандартизация и нормализация основных объектов производства должна обеспечивать: установление типов и размеров на основе создания параметрических рядов; взаимозаменяемость групп узлов и деталей; ограничение конструктивных вариантов целесообразным минимумом; установление оптимальных показателей работы изделий: качества, надежности, долговечности; снижение расхода материала и себестоимости.
 [13]

Применяются также конструкции крутонаклонных изгибающихся в горизонтальной и вертикальной плоскостях конвейеров, подвесных систем с автоматическим адресованием грузов и др. Ведутся работы по созданию параметрических рядов средств механизации, общемашиностроительных типовых руководящих материалов по по-грузочно-транспортному оборудованию, а также по использованию промышленных роботов с целью механизации тяжелых, монотонных подъемно-транспортных операций.
 [14]

Особенно важное значение приобретает автоматизация строительных процессов путем широкого внедрения роботов и манипуляторов. Применение последних будет развиваться по пути создания параметрических рядов, основанных на типизации и унификации основных узлов и схем с применением микропроцессорной техники.
 [15]

Страницы:  

   1

   2

Стандартные значения конденсаторов и резисторов

Почему 27 пФ, а не 25 пФ? Почему мне нужно использовать конденсатор на 47 мкФ вместо устройства на 50 мкФ? Объясняем, почему конденсаторы (а также резисторы и катушки индуктивности) имеют забавные номиналы.

Как и большинство пассивных компонентов, конденсаторы имеют стандартные значения. Эти значения основаны на геометрическом ряду, обычно называемом рядом E. Хотя практически возможно изготовить компонент практически с любым значением емкости, производители используют предпочтительные значения для простоты изготовления пассивных компонентов. Помимо определения значений для пассивных компонентов, эта система, основанная на прогрессивных соотношениях, устанавливает рекомендуемые допуски. Стандартизация значений компонентов позволяет производителям пассивных компонентов, таких как конденсаторы, резисторы и катушки индуктивности, с легкостью производить компоненты.

Предпочтительная серия номеров (серия E)

Международная электротехническая комиссия (МЭК) определила предпочтительную серию номеров в 1952 году с целью облегчить производителям производство пассивных компонентов. Серия E определяет значения емкости и сопротивления, а также допуски для конденсаторов и резисторов. Эти стандартные значения опубликованы в стандартах IEC, IEC 60063:1963 и IEC 60063:2015. В то время как IEC 60063 определяет предпочтительные значения и допуски, IEC 60062 определяет коды маркировки для конденсаторов и резисторов. Серия E была принята различными международными организациями по стандартизации, включая Ассоциацию электротехнической промышленности (EIA).

Размеры, цветовые коды и значения пассивных компонентов основаны на международных стандартах. Стандартизация значений компонентов дает много преимуществ. Поскольку в предпочтительном числовом ряду используется логарифмическая шкала с примерно равными пробелами, это ограничивает значения компонентов, которые производители должны производить. Кроме того, стандартизация компонентов обеспечивает совместимость компонентов. Таким образом, инженеры не ограничиваются компонентами от конкретного производителя. Они могут получить совместимые конденсаторы и резисторы от любого подходящего производителя.

Серия E определяет предпочтительные значения емкости конденсаторов и сопротивления резисторов, а также рекомендуемые допуски. Эта серия необходима для кодирования и маркировки конденсаторов и резисторов. С другой стороны, IEC 60062 стандартизирует кодирование и маркировку конденсаторов и резисторов. Серия E получена из прогрессивных соотношений корня n-й степени из 10, где n=2ix3, а i — целое число (0-6). Значение n указывает количество элементов в декаде. Например, серия E12 имеет 12 элементов на декаду, а серия E48 — 48 элементов на декаду.

Серия E24, E12, E6, E3

Значения серии E24 получены путем округления теоретических чисел геометрического ряда (при n=24). Важно отметить, что некоторые значения Серия E24 отклоняется от математического правила. Значения ряда E12 получаются путем исключения каждого второго члена ряда E24. Точно так же значения ряда E6 получаются путем исключения каждого второго члена ряда E12. Наконец, значения ряда E3 получаются путем исключения каждого второго члена ряда E6. В таблице 1 приведены значения серий E24, E12, E6 и E3.

Серия E192, E96 и E48

Серия E192 получена из геометрического ряда (с n=192). Теоретические значения, полученные из ряда, округляются до трех значащих цифр. Ряд E96 получается путем исключения каждого второго члена ряда E192. Точно так же ряд E48 получается путем исключения каждого второго члена ряда E96. Полный диапазон значений стандартных компонентов состоит из десятичных кратных и дольных значений значений E192, E96 и E48, представленных в таблице 1.

Таблица 1: Серии E48, E96 и E192

ALTER TECHNOLOGY 
Брошюра о лабораторных услугах
Лабораторные услуги ALTER включают в себя закупку деталей для испытаний оборудования, включая проектирование и сборку упаковки, скрининг, DPA, квалификацию, оценку подделок и многое другое.

Допуски для номиналов конденсаторов и резисторов

В отличие от сопротивления, номиналы конденсаторов обычно задаются двумя значащими цифрами. Поэтому не принято применять E48, E96 и серии E192 и рекомендуемые допуски. В большинстве случаев производители конденсаторов используют более жесткие допуски для этих пассивных компонентов. Обычно производители конденсаторов используют допуск ±1% для значений E24.

Резисторы производятся со стандартными значениями для упрощения процессов производства, закупки, обращения и проектирования. Предпочтительный числовой ряд создает интервал, который связывает значения компонентов с их допусками. Для обычных резисторов допустимые отклонения составляют ±20% (E6), ±10% (E12), ±5% (E24), ±2% (E48) и ±1% (E9).6). Некоторые производители выпускают резисторы с более точными допусками по более высокой цене. Для резисторов реже используются серии Е96 и Е192. В таблице 3 ниже показано количество значений на декаду и допуски для серий E3, E6, E12, E24, E48, E96 и E192.

Таблица 2: Серия E и рекомендуемые допуски

Для получения нестандартных значений емкости и сопротивления пассивные компоненты обычно объединяются последовательно и/или параллельно. В большинстве электронных систем сложные комбинации конденсаторов используются для удовлетворения конкретных требований схемы. Для приложений, требующих определенной емкости, таких как настройка, используются конденсаторы, допускающие ручную или электрическую регулировку емкости.

doEEEt предоставляет вам наиболее полную и актуальную информацию о компонентах Hi-Rel EEE

Заключение

Несмотря на то, что возможно изготовление конденсатора любой емкости, производители выпускают конденсаторы и резисторы со стандартными значениями. Эти предпочтительные значения основаны на геометрическом ряду, обычно известном как ряд Е. Для данной серии значение E указывает количество элементов в декаде. Стандартизация стоимости компонентов упрощает массовое производство компонентов. Кроме того, стандартизация номиналов конденсаторов и резисторов обеспечивает совместимость компонентов различных производителей. В дополнение к определению емкости и сопротивления предпочтительный числовой ряд обеспечивает рекомендуемые допуски.

• Автор
• Последние сообщения

doEEEt Media Group

doEEEt media — группа, стоящая за каждым сообщением в этом блоге.
Команда экспертов, которая сообщает вам последние и самые важные новости о рынке EEE Part and Space.

Последние сообщения doEEEt Media Group (посмотреть все)

5
1
голос

Рейтинг статьи

Параметрические и непараметрические тесты для сравнения двух или более групп

Статистика: параметрические и непараметрические тесты

Этот раздел охватывает:

•        60 Выбор теста 60
•        Параметрические тесты
•        Непараметрические тесты

Выбор теста

С точки зрения выбора статистического теста наиболее важным вопросом является «Какова основная гипотеза исследования?» В некоторых случаях гипотез нет; следователь просто хочет «посмотреть, что там». Например, в исследовании распространенности нет гипотезы для проверки, а объем исследования определяется тем, насколько точно исследователь хочет определить распространенность. Если нет гипотезы, то нет и статистического теста. Важно решить a priori какие гипотезы являются подтверждающими (т. Ни одно исследование не может подтвердить целый ряд гипотез. Разумный план состоит в том, чтобы строго ограничить количество подтверждающих гипотез. Хотя можно использовать статистические проверки гипотез, предложенных на основе данных, значения P следует использовать только в качестве рекомендаций, а результаты следует рассматривать как предварительные до тех пор, пока они не будут подтверждены последующими исследованиями. Полезным руководством является использование поправки Бонферрони, которая просто утверждает, что если кто-то проверяет n независимых гипотез следует использовать уровень значимости 0,05/ n . Таким образом, если бы существовали две независимые гипотезы, результат был бы объявлен значимым только в том случае, если P<0,025. Обратите внимание, что, поскольку тесты редко бывают независимыми, это очень консервативная процедура, то есть такая, которая вряд ли отвергнет нулевую гипотезу. Затем исследователь должен спросить: «Являются ли данные независимыми?» Это может быть трудно решить, но, как правило, результаты одного и того же человека или подобранных людей не являются независимыми. Таким образом, результаты перекрестного исследования или исследования случай-контроль, в котором контрольная группа была сопоставлена ​​со случаями по возрасту, полу и социальному классу, не являются независимыми.

•        Анализ должен отражать дизайн, поэтому за согласованным дизайном должен следовать согласованный анализ.
•        Результаты, измеряемые с течением времени, требуют особого внимания. Одной из наиболее распространенных ошибок в статистическом анализе является обращение с коррелированными переменными так, как если бы они были
         независимыми. Например, предположим, что мы рассматриваем лечение язвы на ногах, при котором у некоторых людей язва возникает на каждой ноге. У нас может быть 20 испытуемых с
         30 язвами, но число независимых единиц информации равно 20, потому что состояние язв на каждой ноге у одного человека может зависеть от состояния
         здоровья человека и анализ, который рассматривал язвы как самостоятельные наблюдения, был бы неверным. Для правильного анализа смешанных парных и непарных данных
         обратитесь к статистику.

Следующий вопрос: «Какие типы данных измеряются?» Используемый тест должен определяться данными. Выбор теста для согласованных или парных данных описан в таблице 1, а для независимых данных — в таблице 2.

0081

Полезно определить входные и выходные переменные. Например, в клиническом испытании входной переменной является тип лечения — номинальная переменная, а результатом может быть некоторая клиническая мера, возможно, нормально распределенная. Тогда требуемым тестом является тест t (таблица 2). Однако, если входная переменная непрерывна, скажем, клиническая оценка, а результат является номинальным, скажем, вылечено или не вылечено, логистическая регрессия является необходимым анализом. А t -тест в этом случае может помочь, но не даст нам того, что нам нужно, а именно вероятности излечения при данном значении клинической оценки. В качестве другого примера предположим, что у нас есть перекрестное исследование, в котором мы спрашиваем случайную выборку людей, считают ли они, что их врач общей практики хорошо выполняет свою работу, по пятибалльной шкале, и мы хотим выяснить, придерживаются ли женщины более высокого мнения. врачей общей практики, чем мужчин. Входной переменной является пол, который является номинальным. Переменной результата является пятибалльная порядковая шкала. Мнение каждого человека независимо от других, поэтому у нас есть независимые данные. Из таблицы 2 следует использовать χ ² критерий тренда или U-критерий Манна-Уитни с поправкой на совпадение (примечание: равенство возникает при совпадении двух или более значений, поэтому нет строго возрастающего порядка рангов — там, где это происходит, можно усреднять ранги для связанных значений). Обратите внимание, однако, что если у одних людей есть общий врач, а у других нет, то данные не являются независимыми и требуется более сложный анализ. Обратите внимание, что эти таблицы следует рассматривать только как руководство, и каждый случай следует рассматривать по существу.

Таблица 2 Выбор статистического теста для независимых наблюдений

^{a b} Критерий Крускала-Уоллиса используется для сравнения порядковых или ненормальных переменных для более чем двух групп и является обобщением U-критерия Манна-Уитни. ^c Дисперсионный анализ является общей методикой, и одна версия (однофакторный дисперсионный анализ) используется для сравнения нормально распределенных переменных для более чем двух групп и является параметрическим эквивалентом теста Крускала-Валлиста. ^d Если переменная результата является зависимой переменной, то при условии, что остатки (разницы между наблюдаемыми значениями и прогнозируемыми откликами регрессии) имеют правдоподобное нормальное распределение, то распределение независимой переменной не имеет значения. ^e Существует ряд более продвинутых методов, таких как регрессия Пуассона, для решения таких ситуаций. Однако они требуют определенных допущений, и зачастую бывает проще либо разделить переменную результата на две части, либо рассматривать ее как непрерывную.

Параметрические тесты — это те, которые делают предположения о параметрах распределения генеральной совокупности, из которой взята выборка. Часто предполагается, что данные о населении имеют нормальное распределение. Непараметрические тесты «свободны от распределения» и поэтому могут использоваться для ненормальных переменных. В таблице 3 показан непараметрический эквивалент ряда параметрических тестов.

Таблица 3 Параметрические и непараметрические тесты для сравнения двух или более групп

Непараметрические тесты действительны как для ненормально распределенных данных, так и для нормально распределенных данных, так почему бы не использовать их постоянно?

Было бы разумно использовать непараметрические тесты во всех случаях, что избавило бы от необходимости проверять нормальность. Однако параметрические тесты предпочтительнее по следующим причинам:

1. Мы редко заинтересованы только в критериях значимости; мы хотели бы сказать что-то о популяции, из которой были получены образцы, и это лучше всего сделать с помощью
    оценки параметров и доверительные интервалы.

2. Сложно выполнять гибкое моделирование с помощью непараметрических тестов, например, с учетом смешанных факторов с использованием множественной регрессии.

3. Параметрические тесты обычно имеют большую статистическую мощность, чем их непараметрические эквиваленты. Другими словами, более вероятно обнаружить существенные различия, когда
    они действительно существуют.

Сравнивают ли непараметрические тесты медианы?

Широко распространено мнение, что U-критерий Манна-Уитни на самом деле является тестом на различия в медианах. Однако две группы могут иметь одинаковую медиану и, тем не менее, иметь значимый U-критерий Манна-Уитни. Рассмотрим следующие данные для двух групп по 100 наблюдений в каждой. 1 группа: 98 (0), 1, 2; Группа 2: 51 (0), 1, 48 (2). Медиана в обоих случаях равна 0, но по критерию Манна-Уитни P<0,0001. Только если мы готовы сделать дополнительное предположение, что разница в двух группах — это просто сдвиг в расположении (то есть распределение данных в одной группе просто смещено на фиксированную величину по сравнению с другой), мы можем сказать, что тест является тестом разницы в медианах. Однако, если группы имеют одинаковое распределение, то изменение местоположения сместит медианы и средние значения на одинаковую величину, и поэтому разница в медианах будет такой же, как разница в средних. Таким образом, U-критерий Манна-Уитни также является тестом на различие средних. Как U-критерий Манна-Уитни связан с т -тест? Если бы кто-то ввел ранги данных, а не сами данные в программу двухвыборочного t -теста, полученное значение P было бы очень близко к значению, полученному с помощью U-критерия Манна-Уитни.